コラム

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【製造業でのデータ活用術】事例から学ぶ!データ基盤構築や分析の進め方とは?

近年、製造業界ではデータを活用して業務効率化や迅速な経営判断の実施に取り組む企業が増えています。その中には、「データの標準化を行い、データの不整合が起きない状況が担保できなければ、全社で統一された答えを導き出せない」「様々なデータを一元管理できないことで資産であるデータが埋もれてしまう」といった課題により順調に進まないといった企業が多く見られます。

その一方で、これらの課題をクリアし、業務効率化や人材不足の解消を実現している企業もございます。成功した企業では、どのような進め方でデータ活用を行っているのでしょうか?

成功している企業の推進モデル
成功している多くの企業では、以下のような「①事前調査」「②要件定義」「③設計・構築」「④活用・運用」の4ステップで活用に取り組んでいます。
主な特徴としては、通常のアプリ開発と異なり、エンハンス主体で新しい分析の視点を増やしていくことに重きを置いているため、より効率的にDXの実現が可能な点が挙げられます。

今回はこのような進め方でデータの活用に取り組んだ3つの事例をご紹介していきます。

製造業における活用事例

【事例1】予測業務の現状評価・予測モデル策定
販売量の予測値と実績値の大きな乖離が課題となっていたある大手電機メーカーでは、5~15%の予測精度向上、業務工数の70%削減や属人化の解消に成功しました。

<進め方>

【事例2】工場データの収集・蓄積・活用
膨大なデータを一元管理するシステムが未整備で部分的なデータ活用に留まっていた工場で、新たに各工場に対する標準的な分析視点を展開し、生産性向上や管理負荷の削減に取り組んでいます。

<進め方>

【事例3】実績データ分析システム開発
ある大手電機メーカーでは、データは蓄積しているものの、作業に時間を取られ分析をする余裕がないという課題がありましたが、業務自動化による95%の工数削減、収益改善、属人化の解消で解決しました。

<進め方>

これらの事例のように段階的に計画を立て、最終的にはエンハンスを繰り返すことでより企業ごとに適したデータの活用が期待できます。これからデータ活用に取り組みたい、収集しているけれどうまく活用できないといった際には、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。